老外:请勿随地吐痰--为何全球都只用中文写

  谭小熊(美国) 乔伊/编译

  北京给人的“第一印象”非常好:每个曾经来过的外国人都会对今天的北京大吃一惊,无数新楼群拔地而起,到处是宽敞的街道城市卫生状况也在不断改善。那些从未来过北京的美国人第一次看到北京时也会大吃一惊,这与他们过去听到的北京大不相同。但他们走下出租车,走在大街上,他们通常会大失所望,因为仍然有中国人在街上随地吐痰。

  也许你根本猜不到,看到地上一小摊肮脏的唾液,外国人心里在想些什么,我会觉得恶心。尤其是当有人走在你前面,冷不丁地将一口唾沫吐在你正准备下脚之处。现在是冬天,随地吐痰的后果更为严重,一边走一边就能看分布在马路和人行横道上的结冰的唾沫,惟一能做的事就是小心地避开它。

  SARS时期我并没有在中国,但许多朋友说,中国政府采取了非常严厉的措施来限制随地吐痰。但为什么在那场令人恐惧的灾难高峰期过后,这个恶习又卷土重来呢?

  无论在全球还是中国本土的旅游景区,诸如“请不要随地吐痰”、“请不要大声喧哗”的警示标语都是只用中文书写。在西方国家也同样如此。因为绝大多数外国人都不会这样做,但是中国人会。在中国,许多标识都被翻译成英文,但是上述两条这类的通常都不会。

  为什么只用中文而非其他语言?一个可能的原因是,中国飞速发展的经济让更多人能走出国门,最终让“请勿随地吐痰”之类的中文标识出现在世界各地。

  来北京,不管是旅游、工作还是学习,都不可避免地要用到公共厕所。但要达到较高的世界标准,北京的公厕改造还有很长的路要走。甚至是在一些最著名的景区,诸如故宫和颐和园,也只有臭气熏天的厕所。有时,厕所里没有水和肥皂来洗手。最典型的现象是通常都没有卫生纸,也没有门来保护隐私。

  有一次,我走进北京最繁华三环路边的一个付费厕所,臭味让我差点晕过去,地上流着不明液体,水、卫生纸、肥皂什么都没有。在一个国际大都会,一个即将举办奥运会的城市,我竟要为这样的厕所付费。

  在美国,如果你必须付费,这就意味着你能享受各种服务,如果对服务不满意,还有权投诉。另外,美国公共厕所都是免费的,上厕所你什么都不用带,因为那里永远有水、肥皂和厕纸。

  中国政府已开始用公益广告的形式来宣传卫生习惯,在电视上也出现了相关的商业广告。问题是中国人并没有在听。如果现在不听,我担心到了2008年,许多外国人将对中国留下糟糕的印象,而这些统统都源于一些恶习。

  (作者系北京新东方英语学校外教)

在人工智能研究的前沿,自然语言理解技术正受到广泛关注,其涵盖语音转、跨语言转换、情绪判别及语义推断等多个分支。作为该领域的基石方法之一,基于大规模文本预先训练的语言表征模型,能够从海量语料中学习深层的语言规律,从而为各类后续应用任务提供强有力的语义表示支持。得益于硬件算力的提升与模型架构的持续优化,这类预训练模型已在多项自然语言理解评测中展现出卓越的性能。 本文重点探讨中文环境下的三项典型自然语言处理任务:TNEWS新闻主题归类、OCEMOTION情感倾向判断以及OCNLI语义推理验证。这三项任务分别对应文本分类、情感分析与逻辑推理三大核心方向,共同构成了从基础文本理解到复杂语义推演的技术链条。 TNEWS新闻主题归类任务旨在对涵盖政治、经济、科技、体育等多领域的新闻文本进行自动类别划分。该任务要求模型准确识别文本主旨并完成分类,属于典型的文本分类问题。 OCEMOTION情感分析任务则专注于从社交媒体、论坛评论等短文本中识别用户的情感极性。情感分析作为文本理解的重要维度,可为商业决策、舆情监测等提供关键依据,具有显著的应用价值。 OCNLI语义推理任务需要模型依据给定的前提语句与假设语句,判断后者是否可由前者逻辑推导得出。该任务检验模型对语句间语义关联与推理关系的理解能力,是衡量自然语言理解深度的重要标杆。 在上述任务中,数据分布的多标签与类别不均衡现象构成主要挑战。多标签指单一文本可能归属多个类别,而不均衡则表现为各类别样本数量差异悬殊。这种不平衡分布易导致模型过度拟合多数类别,从而削弱其泛化性能。为应对该问题,本方案综合采用了数据重采样、损失函数加权调整等技术,以提升模型在少数类别上的识别效果。 深度学习方法是实现上述任务的核心技术路径。通过设计多层神经网络结构,模型能够自动提取文本的深层特征,并建立从原始输入到任务目标的端到端映射。本方案所涉及的技术体系包括卷积神经网络、循环神经网络、长短期记忆网络以及基于自注意力机制的Transformer架构等。 参赛者需对提供的数据集进行预处理与分析,构建高效的深度学习模型,并通过训练、验证与测试环节系统评估模型性能。借助天池平台提供的强大算力资源与预训练模型基础,参赛者可进一步优化模型设计,提升任务表现。 本次研究不仅着眼于在特定评测任务上取得优异成绩,更致力于深入探索中文自然语言处理中的实际难题,为未来智能化应用与学术研究积累方法经验与技术储备。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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